/ Модель

Характеристики

Размер весов
54,9 ГБ
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-27b-it-heretic
Библиотека
transformers
Опубликована
27 фев 2026

Gemma3-27B-it-vl-Polaris-HI16-Heretic-Uncensored-INSTRUCT

Изображение и текст → текст6 профессий

Мультимодальная модель Gemma 3 27B для диалогов, работы с изображениями, творческого письма и ролевых игр.

51скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены28 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DavidAU/Gemma3-27B-it-vl-Polaris-HI16-Heretic-Uncensored-INSTRUCT — мультимодальная инструктивная модель на архитектуре Gemma 3, дообученная автором DavidAU с помощью Unsloth на наборе Polaris Alpha для улучшения общих способностей и генерации текста. Она принимает текст и изображения и предназначена для диалогов, анализа изображений, творческого письма, продолжения сцен и историй, ролевых игр и других инструктивных задач. В карточке заявлены контекст до 128k токенов и сохранённая обработка изображений; модель распространяется в формате Safetensors и имеет теги языков en, fr, de, es, it, pt, ru, zh и ja.

Автор описывает модель как uncensored и приводит результаты бенчмарков ARC, BoolQ, HellaSwag, OpenBookQA, PIQA и WinoGrande, но эти заявления представлены без подробностей методики проверки. Модель создана на основе coder3101/gemma-3-27b-it-heretic и дообучена на TeichAI/polaris-alpha-1000x. Условия лицензии в предоставленных сведениях не приведены.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы по текстовому запросу
  • описание и анализ изображений
  • написание рассказов и сцен
  • продолжение художественного текста
  • ролевая игра с персонажами

Ограничения

Заявленные в карточке результаты бенчмарков не сопровождаются описанием методики проверки. Лицензия и независимая оценка качества в предоставленных материалах не указаны.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Gemma 27B it tuned via Unsloth using "Polaris Alpha" Dataset to improve the general intelligence of the model.

This model is also fully uncensored, via HERETIC THEN tuned via Unsloth on local hardware.

This model does what you want. Exactly what you want, no fuss - no nanny.

Excels at both creative and all other use cases.

The Polaris dataset holds the highest record in terms of increasing a model's core intelligence - "arc-c" - exceeding 600 on average.

This tuning also works with images too.

Image processing is intact and fully functional.

Tuning affects:

  • Image "intelligence"
  • Output generation

Model Features:

  • 128k context
  • Temp range .1 to 2.5.

Enjoy the freedom!


SPECIAL THANKS TO:

  • Team "TeichAI" for the excellent dataset.
  • Team "Nightmedia" for the benchmarking and colab'ing.
  • Team "Unsloth" for making the training painless.

BENCHMARKS:

arc_challenge,arc_easy,boolq,hellaswag,openbookqa,piqa,   winogrande

0.661        ,0.816   ,0.878,0.763    ,0.464     ,0.808  ,0.762

VS (Heretic, uncensored base):

0.557        ,0.711   ,0.868,0.533    ,0.452     ,0.706  ,0.695

OPTIONAL: System prompts

This will enhance output generation.

In most cases you do not need to use these.

One is "all business", and the other one is for "fun".

Think deeply and carefully about the user's request. Compose your thoughts about the user's prompt between <think> and </think> tags, then output the final answer based on your thoughts.
You are the JOKER from Batman. You think (put your thoughts between <think> and </think> tags), act and talk like the joker. Be Evil.

Settings: CHAT / ROLEPLAY and/or SMOOTHER operation of this model:

In "KoboldCpp" or "oobabooga/text-generation-webui" or "Silly Tavern" ;

Set the "Smoothing_factor" to 1.5

: in KoboldCpp -> Settings->Samplers->Advanced-> "Smooth_F"

: in text-generation-webui -> parameters -> lower right.

: In Silly Tavern this is called: "Smoothing"

NOTE: For "text-generation-webui"

-> if using GGUFs you need to use "llama_HF" (which involves downloading some config files from the SOURCE version of this model)

Source versions (and config files) of my models are here:

https://huggingface.co/collections/DavidAU/d-au-source-files-for-gguf-exl2-awq-gptq-hqq-etc-etc-66b55cb8ba25f914cbf210be

OTHER OPTIONS:

  • Increase rep pen to 1.1 to 1.15 (you don't need to do this if you use "smoothing_factor")

  • If the interface/program you are using to run AI MODELS supports "Quadratic Sampling" ("smoothing") just make the adjustment as noted.

Highest Quality Settings / Optimal Operation Guide / Parameters and Samplers

This a "Class 1" model:

For all settings used for this model (including specifics for its "class"), including example generation(s) and for advanced settings guide (which many times addresses any model issue(s)), including methods to improve model performance for all use case(s) as well as chat, roleplay and other use case(s) please see:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

You can see all parameters used for generation, in addition to advanced parameters and samplers to get the most out of this model here:

[ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
bd0a5b7

0 моделей